MIT говорит А.И. Пока не достаточно умны в кибербезопасности, людям по-прежнему нужны

У Массачусетского технологического института есть хорошие новости, если вы работаете в сфере безопасности: A.I. роботы могут не возьми свою работу.

Исследователи из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL) Массачусетского технологического института опубликовали на прошлой неделе документ, в котором описывается усовершенствованная система кибербезопасности под названием «A.I.²». Это «система аналитик в цикле», которая использует A.I. прочесывать огромное количество данных и человеческих аналитиков, чтобы обеспечить обратную связь.

A.I.² объединяет два типа систем кибербезопасности, которые в настоящее время используются: управляемые аналитиками (люди пытаются идентифицировать и реагировать на атаки), и управляемые машинным обучением без присмотра (A.I. используют шаблоны для прогнозирования и обнаружения атак). Обе системы имеют свои недостатки. Люди, как правило, пропускают множество кибератак из-за огромного количества данных, и А.И. имеет тенденцию выдавать много ложных тревог, потому что шаблоны не всегда являются прогнозирующими.

Объединение силы человека в выявлении истинных угроз и силы А.И. в обработке больших объемов данных приводит к усилению системы безопасности. Кроме того, люди могут сохранить свою работу по кибербезопасности.

Возврат к человеческой работе может показаться, что исследователи в лаборатории искусственного интеллекта будут пытаться предотвратить это. Но исследователи Массачусетского технологического института утверждают, что используя людей и А.И. вместе это приводит к частоте обнаружения 86,8 процента - в 10 раз лучше, чем соло-A.I. ставка 7,9 процента - и делает ли это дешевле для загрузки.

A.I.² состоит из четырех компонентов. Во-первых, компьютер собирает большие данные. Данные обрабатываются, а выбросы извлекаются с использованием уже существующих А.И. технология. Затем А.И. извлекает все, что может быть «злым», и отправляет это человеческому аналитику. Наконец, аналитик отправляет отзыв А.И., который извлекает уроки из информации и лучше распознает, является ли атака злонамеренной или обычной.

Реальный набор данных из 3,6 миллиардов строк журнала подтвердил, что А.И. и люди выступали лучше как команда, чем как отдельные лица.

В целом, A.I.² больше напоминает средний шаг между разработкой технологии и полной автономией. А.И. в конечном итоге будет достаточно учиться у своих человеческих сотрудников, чтобы студент стал мастером. Но пока глубокое обучение не делает А.И. Исследовательская работа предсказывает, что аналитики в области кибербезопасности в подавляющем большинстве случаев более эффективны, чем работающие при поддержке человека.